10/10/2017 - 16:50 - 18:10
Leishmaniose, esquistossomose e febre maculosa |
20897 - ADEQUALIBILIDADE AMBIENTAL PARA LEISHMANIOSE VISCERAL EM AREA URBANA DA BAHIA, BRASIL
DEBORAH DANIELA MADUREIRA TRABUCO CARNEIRO - UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA, MARTA M N SILVA - UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA, MOARA S MARTINS - LOUISINA STATE UNIVERSITY, SIMONE S OLIVEIRA - UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA, LUCIANA L CARDIM - UNIVERSIDADE SALVADOR, MARIA EMÍLIA BAVIA - UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
Objetivo: Identificar variáveis ambientais que favorecem a adequabilidade ambiental para a ocorrência da LV na área urbana do município de Feira de Santana/Bahia, a partir de Modelos de Nichos Ecológicos (MNEs). Metodologia: Conduziu-se estudo ecológico espacial e temporal, tendo como unidades de análise os setores censitários urbanos (SCU) e ano calendário. Dados relativos aos casos humanos de LV foram cedidos pela Secretaria Municipal de Saúde de Feira de Santana (1995 a 2014) e os endereços dos doentes foram georrefenciados/GPS e plotados em malha cartográfica digital. Da base de dados do Worldclim foram selecionadas 19 variaveis bioclimáticas mensais (temperatura e pluviosidade). Os MNEs foram elaborados no programa Maxent. Conforme ciclicidade da LV a série histórica foi subdividida em 4 períodos de cinco anos: Período 1 (1995-1999), Período 2 (2000-2004), Período 3 (2005-2009) e Período 4 (2010-2014). Para identificação de áreas potenciais para transmissão da LV foram construídos mapas de distribuição de probabilidades pelo programa ArcGIS 10.2. Resultado e Discussão: Ocorreram 266 casos humanos de LV e 4 picos epidêmicos. A precipitação no mês mais seco (BIO-14), temperatura média do trimestre mais seco (BIO-9) e precipitação anual (BIO-12) exerceram maior influência no MNEs no Período 1 (quando detectou-se a epidemia); BIO-14 nos Períodos 2 e 3; e a BIO-14, BIO-9 e faixa média diurna de temperatura (BIO-2) no Período 4. Conclusão: Temperatura e precipitação nos meses mais secos tiveram maior percentual de contribuição nos MNEs para predição de risco e identificação de áreas geográficas de alta adequabilidade ambiental para ocorrência da doença.
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